論文の概要: RSL-SQL: Robust Schema Linking in Text-to-SQL Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00073v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 16:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:01.353114
• Title: RSL-SQL: Robust Schema Linking in Text-to-SQL Generation
• Title（参考訳）: RSL-SQL: テキストからSQL生成におけるロバストなスキーマリンク
• Authors: Zhenbiao Cao, Yuanlei Zheng, Zhihao Fan, Xiaojin Zhang, Wei Chen,
• Abstract要約: 本稿では、双方向スキーマリンク、コンテキスト情報拡張、バイナリ選択戦略、マルチターン自己補正を組み合わせたRSLと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 BIRDとSpiderのベンチマーク実験により,提案手法がオープンソースソリューションの最先端実行精度を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.765849111313614
• License:
• Abstract: Text-to-SQL generation aims to translate natural language questions into SQL statements. In large language models (LLMs) based Text-to-SQL, schema linking is a widely adopted strategy to streamline the input for LLMs by selecting only relevant schema elements, therefore reducing noise and computational overhead. However, schema linking faces risks that requires caution, including the potential omission of necessary elements and disruption of database structural integrity. To address these challenges, we propose a novel framework called RSL-SQL that combines bidirectional schema linking, contextual information augmentation, binary selection strategy, and multi-turn self-correction. Our approach improves the recall of schema linking through forward and backward pruning and hedges the risk by voting between full schema and contextual information augmented simplified schema. Experiments on the BIRD and Spider benchmarks demonstrate that our approach achieves state-of-the-art execution accuracy among open-source solutions, with 67.2% on BIRD and 87.9% on Spider using GPT-4o. Furthermore, our approach outperforms a series of GPT-4 based Text-to-SQL systems when adopting DeepSeek (much cheaper) with same intact prompts. Extensive analysis and ablation studies confirm the effectiveness of each component in our framework. The codes are available at https://github.com/Laqcce-cao/RSL-SQL.
• Abstract（参考訳）: Text-to-SQL生成は、自然言語の質問をSQLステートメントに変換することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)ベースのText-to-SQLでは、スキーマリンクは、関連するスキーマ要素のみを選択してLSMの入力を合理化する戦略として広く採用されている。 しかし、スキーマリンクは、必要な要素の削除やデータベースの構造的整合性の破壊など、注意を要するリスクに直面します。 これらの課題に対処するために、双方向スキーマリンク、コンテキスト情報拡張、バイナリ選択戦略、マルチターン自己補正を組み合わせたRSL-SQLという新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,前向きおよび後向きのプルーニングを通じてスキーマリンクのリコールを改善し,フルスキーマとコンテキスト情報拡張型簡易スキーマの投票によりリスクをヘッジする。 GPT-4oを用いてBIRDとスパイダーのベンチマーク実験を行った結果,BIRDは67.2%,スパイダーは87.9%であった。 さらに,GPT-4ベースのText-to-SQLシステムでは,DeepSeekを同一のプロンプトで適用した場合(非常に安価)に性能が向上する。 大規模分析およびアブレーション研究により,本フレームワークにおける各コンポーネントの有効性が確認された。 コードはhttps://github.com/Laqcce-cao/RSL-SQLで公開されている。

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